Learn Python Coding

Открыть в Telegram

Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho

Больше

Сеть:Machine Learning with Python Индия9 923 Технологии и приложения3 407...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Learn Python Coding

Канал Learn Python Coding (@pythonre) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 39 481 подписчиков, занимая 3 407 место в категории Технологии и приложения и 9 923 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 39 481 подписчиков.

Согласно последним данным от 05 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 345, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.23%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.09% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 484 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 430 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 2.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как math, harvard, oxford, supervision, waybienad.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Learn Python through simple, practical examples and real coding ideas. Clear explanations, useful snippets, and hands-on learning for anyone starting or improving their programming skills. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 06 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

39 481

Подписчики

+1024 часа

+727 дней

+34530 день

484

Просмотры поста

~ 43024 часа

~ 59848 часов

1.23%

Коэффициент вовлеченности

~ 4

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

39 480

AI for Games, 3d edition Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

AI for Games, 3d edition 👇👇👇👇👇

39 480

Probabilistic two-stage detection Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network. github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2?utm_source=catalyzex.com paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07461.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources. github: https://github.com/vinta/awesome-python Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Optimal transport in multilayer networks Github: https://github.com/cdebacco/MultiOT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07202v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Part-aware Panoptic Segmentation Github: https://github.com/pmeletis/panoptic_parts Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06351v1 Docs: https://panoptic-parts.readthedocs.io/en/stable Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Color2Style: Real-Time Exemplar-Based Image Colorization with Self-Reference Learning and Deep Feature Modulation ArXiV: https://arxiv.org/pdf/2106.08017.pdf Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Python machine learning from scratch Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Python machine learning from scratch 👇👇👇👇👇

39 480

✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1 Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

sticker.webp0.60 KB

39 480

A Deep Variational Approach to Clustering Survival Data Github: https://github.com/i6092467/vadesc Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05763v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images Github: https://github.com/Talegqz/unsupervised_co_part_segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05897v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML Github: https://github.com/microsoft/FLAML Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Probabilistic Deep Learning (2020) Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Probabilistic Deep Learning (2020) 👇👇👇👇👇

39 480

GNNAutoScale: Scalable and Expressive Graph Neural Networks via Historical Embeddings Github: https://github.com/rusty1s/pyg_autoscale Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05609v1 Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books

39 480

Internet of Things Programming Projects Invite your friends 🌹🌹 @DataScience_Books